前言

大数据时代，数据已成为最珍贵的资产，是维持竞争力的核心。数据挖掘是指从大规模数据集中发现隐藏在其中的模式、关联、趋势和规律的过程。这些数据集可能包含结构化数据和非结构化数据。数据挖掘运用统计学、人工智能等技术，对数据进行分析和挖掘，以帮助人们更好地理解数据背后的含义，并做出基于数据的决策。作为一个涉及多个学科的交叉领域，数据挖掘在提供决策支持方面的价值日益凸显，它帮助各行各业揭示庞大数据集中的规律性、有趣的趋势以及创新性的模式，实现降本增效。对于石油勘探开发等追求高效率和安全性的行业而言，数据挖掘更是其发展不可或缺的支柱。

本书内容与党的二十大精神相契合，致力于构建人工智能增长引擎。以数据挖掘为核心主线，深入探讨其在石油勘探开发应用中涉及的基础知识和前沿技术。编著团队涵盖人工智能、数据库、数据可视分析、石油工程和地质勘探等多个领域，实现了跨学科交叉，确保了本书的全面性和专业性。本书内容上既注重理论原理的阐述，又强调数学基础的培养，同时融合实践应用，使学生能够全面掌握数据挖掘的核心概念和算法。本书采用Python作为实现语言，具体阐述了实现方法，旨在提高学生的实践能力和应用水平。据编者调查，本书是国内少见的结合数据挖掘与石油勘探开发的教材，适用于能源类高校的计算机相关专业或石油相关专业，为培养具备实践能力和创新意识的专业人才提供了重要支持。

本书共分为11章。第1章为数据挖掘概述，主要介绍数据挖掘的基本概念、主要问题、常用方法等内容。第2章介绍了基于数据仓库的数据挖掘。第3、4章分别为数据预处理、数据可视化，通过气井产量实例系统地培养学生的数据处理技能。第5、6章分别为分类与预测、聚类分析，以岩石钻探实例培养学生的数据归纳技能。第7~10章分别为关联规则挖掘、文本抽取算法、推荐算法、网络数据挖掘，通过常见案例启发学生的数据底层规律发掘技能。第11章为页岩油压裂水平井产能数据挖掘分析，通过页岩油开采产能项目将数据挖掘的各方法进行整合，综合考虑了各个环节的衔接以及业务数据上的时间序列。

在本书的撰写过程中，魏子帅、李文龙、战祥杰、孙百乐、廖集秀、韩佩甫、刘镇毅、黄增尧、董朝阳、葛景仰、何为、侯潇、李茂、马俊腾、马天乐、张耀翔、张泽为本书的编辑、整理和校对工作做出了大量贡献，并为所有案例代码做了反复测试。很多朋友都对书稿的撰写提出了宝贵意见，学生们的试用反馈也为编者提供了巨大帮助，一并表示感谢。

鉴于编者水平有限，书中难免存在疏漏与不足，请读者指正。

编者

2024年4月